matplotlib绘制图像不显示白色框体，只显示图像

这个问题可以通过设置Matplotlib的rc参数来解决。具体地，可以使用以下代码将rc参数设置为不显示白色边框：

import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['figure.frameon'] = False

这个代码将figure.frameon参数设置为False，表示不显示白色边框。将这段代码放在绘图代码之前即可解决问题。

相关问题

matplotlib绘制精美柱状图并保存本地

要使用matplotlib绘制精美的柱状图并保存本地，可以按照以下步骤进行：

1. 导入matplotlib库和numpy库

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 创建数据

x = np.array(['A', 'B', 'C', 'D'])
y = np.array([20, 35, 30, 25])

3. 绘制柱状图

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y, color='green')
ax.set_title('Bar Chart')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')

4. 调整样式

# 设置边框颜色和粗细
for spine in ax.spines.values():
    spine.set_edgecolor('#BBBBBB')
    spine.set_linewidth(1)

# 设置x轴刻度标签旋转角度和字体大小
plt.xticks(rotation=0, fontsize=10)

# 设置y轴刻度标签字体大小
plt.yticks(fontsize=10)

# 设置标题字体大小
plt.title('Bar Chart', fontsize=12)

# 隐藏顶部和右侧边框
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)

# 添加网格线
ax.grid(axis='y', linestyle='--')

5. 保存图像

plt.savefig('bar_chart.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.array(['A', 'B', 'C', 'D'])
y = np.array([20, 35, 30, 25])

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y, color='green')
ax.set_title('Bar Chart')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')

# 调整样式
for spine in ax.spines.values():
    spine.set_edgecolor('#BBBBBB')
    spine.set_linewidth(1)

plt.xticks(rotation=0, fontsize=10)
plt.yticks(fontsize=10)
plt.title('Bar Chart', fontsize=12)
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.grid(axis='y', linestyle='--')

# 保存图像
plt.savefig('bar_chart.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

运行完毕后，会在当前路径下生成一个名为 `bar_chart.png` 的图像文件。

plt.boxplot设置颜色和图像大小

### 回答1：
可以使用以下方法来设置 `plt.boxplot` 的颜色和图像大小：

- 使用 `color` 参数指定箱形图的颜色，例如：`color='red'`。
- 使用 `linewidth` 参数指定箱形图边框的宽度，例如：`linewidth=2`。
- 使用 `figsize` 参数指定图像的大小，例如：`figsize=(10, 6)`。

例如，以下代码将创建一个红色的箱形图，并将其边框的宽度设置为 2，并将图像大小设置为 (10, 6)：

plt.boxplot(data, color='red', linewidth=2, figsize=(10, 6))

希望这能帮到你！

### 回答2：
plt.boxplot()函数用于绘制箱线图，可以通过设置颜色和图像大小来定制化图形。具体方法如下：

颜色设置：
plt.boxplot()函数可以通过`patch_artist=True`参数使得箱线图中的箱、须以及离群值的颜色可以自定义。首先，在绘制箱线图之前需要先创建一个BoxPlot对象，通过调用函数的返回值来获取该对象。然后，可以通过该对象的属性来进行颜色设置，如`boxprops`表示箱的属性，`whiskerprops`表示须的属性，`flierprops`表示离群值的属性。例如，可以设置箱的颜色为红色，箱线颜色为蓝色，离群值颜色为绿色，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建BoxPlot对象
bplot = plt.boxplot(data, patch_artist=True)

# 设置箱的颜色
bplot['boxes'][0].set(color='red')

# 设置箱线的颜色
bplot['whiskers'][0].set(color='blue')
bplot['whiskers'][1].set(color='blue')

# 设置离群值的颜色
bplot['fliers'][0].set(marker='o', color='green', alpha=0.5)

plt.show()

图像大小设置：
可以通过设置plt.figure()函数的figsize参数来调整图像的大小。该参数接受一个包含两个值的元组，分别表示图像的宽度和高度。默认单位是英寸，可以根据实际需要进行调整。例如，可以将图像的大小设置为10英寸乘以5英寸，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.boxplot(data)

plt.show()

以上是使用plt.boxplot()函数设置颜色和图像大小的方法。根据具体需求，可以灵活调整颜色和图像大小，使得绘制的箱线图更符合预期。

### 回答3：
plt.boxplot函数用于绘制箱线图，表示数据的分布情况。在绘制箱线图时，可以通过设置参数来调整颜色和图像的大小。

1. 颜色设置：
使用plt.boxplot函数时，可以通过设置参数patch_artist=True来启用填充颜色的功能。接着，可以使用参数boxprops来设置箱体的颜色，使用参数whiskerprops来设置须的颜色，使用参数capprops来设置箱线的颜色，使用参数medianprops来设置中位线的颜色，使用参数flierprops来设置离群值的颜色。
例如，可以使用以下代码将箱体颜色设为红色，箱线和中位线颜色设为蓝色，须的颜色设为绿色：

   plt.boxplot(data, patch_artist=True, boxprops={'facecolor': 'red'}, whiskerprops={'color': 'green'}, capprops={'color': 'blue'}, medianprops={'color': 'blue'}, flierprops={'color': 'blue'})

这样就可以根据需要设定各个组件的颜色。

2. 图像大小设置：
plt.boxplot函数绘制的图像大小可以通过设置figure的大小来实现。可以使用plt.figure函数来创建一个新的图像，并通过设置figsize参数来指定图像的宽度和高度。例如，可以使用以下代码设置图像大小为10英寸宽，6英寸高：

   plt.figure(figsize=(10, 6))
   plt.boxplot(data)

这样就可以根据需要调整箱线图的大小，以适应实际需求。

注意：在进行颜色和图像大小的设置时，需要先导入matplotlib.pyplot库，并使用plt.show()函数显示图像。